在治療癌癥患者時(shí)，腫瘤學(xué)家旨在預(yù)測(cè)患者的病程，以做出關(guān)鍵的治療決策。了解腫瘤獨(dú)特的分子特征可以通過(guò)提供有關(guān)癌癥是生長(zhǎng)緩慢、侵襲性和致命性還是會(huì)抵抗治療的線索來(lái)幫助指導(dǎo)這些決定。新的分子分析技術(shù)產(chǎn)生了大量關(guān)于腫瘤的信息，但醫(yī)生一直在努力將所有這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的預(yù)后。
麻省理工學(xué)院和哈佛大學(xué)布羅德研究所以及丹娜—法伯癌癥研究所的研究人員開發(fā)了一種新模型，可以區(qū)分致死性前列腺癌和不太可能引起癥狀或死亡的前列腺癌的基因組譜。它還可以幫助臨床醫(yī)生預(yù)測(cè)前列腺癌患者的腫瘤是否隨著時(shí)間的推移，會(huì)擴(kuò)散到身體的其他部位或變得對(duì)治療更具抵抗力。該模型稱為 P-NET，還可以識(shí)別可能與疾病進(jìn)展相關(guān)的分子特征、基因和生物學(xué)途徑。P-NET 使用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法來(lái)分析腫瘤的已知分子特征，并指示腫瘤是否已經(jīng)或可能會(huì)擴(kuò)散到身體的不同部位——這是一種侵襲性和潛在致命癌癥的跡象。該模型發(fā)表在Nature 上，還可以幫助癌癥研究人員更多地了解耐藥性疾病的生物學(xué)，并且可以推廣到其他癌癥。
該研究的資深作者、Broad 的副成員、Dana-Farber 癌癥研究所和哈佛醫(yī)學(xué)院的副教授 Eliezer (Eli) Van Allen 說(shuō)，P-NET 不僅僅是為患者提供預(yù)后。“我們不僅提高了預(yù)測(cè)癌癥是否會(huì)轉(zhuǎn)移以及哪些基因可能與該狀態(tài)相關(guān)的能力，而且作為癌癥研究人員，我們可以利用該模型的可解釋性來(lái)了解這些疾病狀態(tài)的生物學(xué)， “ 他說(shuō)。
構(gòu)建更好的模型
為了構(gòu)建一個(gè)可以區(qū)分早期和晚期前列腺癌腫瘤的模型，研究人員開發(fā)了一種專門的深度學(xué)習(xí)模型，與其他算法相比，該模型具有自定義架構(gòu)和改進(jìn)的可解釋性。在深度學(xué)習(xí)模型中，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從大型數(shù)據(jù)集中“學(xué)習(xí)”以識(shí)別模式，就像人腦一樣。
使用這種方法，由丹娜—法伯癌癥研究所講師、Broad 的附屬研究員、該研究的第一作者 Haitham Elmarakeby 領(lǐng)導(dǎo)的團(tuán)隊(duì)直接編碼生物信息，例如基因與代謝或信號(hào)通路之間的已知關(guān)系。進(jìn)入他們的模型。然后，他們訓(xùn)練 P-NET 使用來(lái)自 1,000 多名前列腺癌患者的基因組序列和體細(xì)胞或非遺傳性突變等數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)腫瘤是否具有侵襲性。當(dāng)該團(tuán)隊(duì)根據(jù)來(lái)自其他前列腺癌患者的數(shù)據(jù)測(cè)試他們的模型時(shí)，他們發(fā)現(xiàn)它可以正確地區(qū)分 80% 的轉(zhuǎn)移性腫瘤與原發(fā)的、不太晚期的腫瘤。這表明經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的模型能夠?qū)π聰?shù)據(jù)執(zhí)行相同的功能。
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